[发明专利]一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法

权利要求书

1.一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，包括：

通过惯性传感单元实时获得无人船加速度以计算得到当前预测位置坐标；

通过GPS获取无人船当前的全局位置坐标以及根据GPS本身的传感器精度通过扩展卡尔曼滤波方法对GPS定位数据进行滤波得到无人船的全局定位；若GPS信号好，则将GPS定位数据作为无人船定位结果；若GPS信号不好，则通过激光雷达获取周围环境点云信息以及距离信息，通过与已建的周围环境的二维栅格地图进行匹配获得无人船当前的局部位置坐标以及根据激光雷达本身的传感器精度通过扩展卡尔曼滤波方法对激光雷达定位数据进行滤波得到无人船的局部定位；

根据GPS与激光雷达本身的传感器精度以及滤波后的全局定位数据与局部定位数据的新息值分别确定隶属度函数；

根据所述隶属度函数通过模糊算法判断GPS全局定位数据与激光雷达局部定位数据可靠性，并根据所述可靠性判断GPS全局定位数据和激光雷达局部定位数据是否可用；若GPS全局定位数据和激光雷达局部定位数据至少有一种可用，则将可用数据根据所述可靠性以及GPS与激光雷达各自的传感器精度进行权值分配并与相应的定位数据进行加权求和得到当前定位结果；若两种数据均不可用，则将所述预测位置坐标作为当前定位坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，激光雷达安装于无人船顶部中间位置，在无人船启动之前先通过遥控无人船采用cartographer定位建图方法使用激光雷达扫描建立需要进行任务的环境的二维栅格地图，在自主定位导航时激光雷达通过扫描周围环境信息并与所述二维栅格地图进行匹配，得到无人船当前在所述二维栅格地图的相对定位，即局部位置坐标；根据所述预测位置坐标与激光雷达局部位置坐标间的差值以及激光雷达本身的传感器精度通过扩展卡尔曼滤波算法对激光雷达局部定位数据进行滤波。

3.根据权利要求1所述的一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，GPS信号不好时，对GPS全局定位数据模糊化中使用的模糊子集为成员数为3的集合{N,Z,P}，论域取值R为GPS本身的传感器精度；根据激光雷达本身的传感器精度在对激光雷达局部定位数据进行模糊化中使用模糊子集成员数为5的集合{NL,NS,Z,PS,PL}，论域取值为Rp为激光雷达本身的传感器精度；根据无人船实时定位要求，采用三角形隶属度函数。

4.根据权利要求1所述的一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，GPS全局定位数据或激光雷达局部定位数据判断为可用后，通过将相应定位数据对应的新息值代入至其对应的所述隶属度函数中得到模糊后模糊子集成员对应隶属度，通过加权求和的方式分别得到GPS或激光雷达的不可靠指数并进行归一化处理，同时根据GPS与激光雷达各自的传感器精度对归一化处理后的不可靠指数进行再次判定，最终得到GPS与激光雷达的融合权值并与其对应的滤波后的定位数据进行加权求和得到最终定位结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，新息值为GPS或激光雷达获取定位数据与滤波后得到的定位数据之间的差值，即所述GPS测量定位数据或激光雷达测量定位数据与对应滤波后定位数据之间的差值，差值越大则表示GPS或激光雷达定位误差大，可靠性越低。

6.根据权利要求5所述的一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，根据GPS或激光雷达滤波后数据与预测数据间差值大小是否超过设定阈值判断数据是否可用于融合，阈值分别设置为和

7.根据权利要求1所述的一种基于GPS和激光雷达模糊融合定位方法，其特征在于，先后用扩展卡尔曼滤波算法与模糊算法对GPS定位数据或激光雷达定位数据进行处理与融合；扩展卡尔曼滤波算法用于对GPS定位数据或激光雷达定位数据进行初步滤波处理得到相对较好的定位数据，但无法完全滤除误差较大时的测量值带来的定位误差；模糊算法用于弥补扩展卡尔曼滤波算法对于单一传感器发生故障或数据较差时滤波效果不够好的缺陷，并且通过融合使得融合后数据比使用单一传感器数据更加准确。